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西湖大学导师教师师资介绍简介-杨林博士

本站小编 Free考研考试/2021-04-17

杨林博士
Lin Yang, Ph.D.
工学院

人工智能与生物医学影像实验室
联系
邮箱: yanglin@westlake.edu.cn
网站: http://www.yanglinlab.com/





杨林博士
Lin Yang, Ph.D.
工学院

人工智能与生物医学影像实验室
联系
邮箱: yanglin@westlake.edu.cn
网站: http://www.yanglinlab.com/



“在人工智能与生命科学的交叉领域,我将继续在西湖大学探索与创新,与西湖大学共成长,也期待优秀的你和我们一起,让AI更好的服务于人类健康。”

个人简介杨林,1999年毕业于西安交通大学,获工学学士学位;2002年获西安交通大学信息与通讯工程硕士学位;2006年、2009年分别获罗格斯大学电子与计算机工程硕士和博士学位。2009年至2011年,担任罗格斯大学病理学系、放射学系和生物医学工程系助理教授。2011年至2014年,担任美国肯塔基大学计算机科学系的助理教授。2014年,加入佛罗里达大学,担任生物医学工程系、计算机系、电子和计算机工程系三系的终身副教授。2020年1月加盟西湖大学工学院,成立人工智能与生物医学影像实验室,从事人工智能、医学影像、机器学习等医工交叉方面的研究工作。


学术成果杨林博士聚焦生物医学图像分析、图像信息学和机器学习领域,已有超过15年的研究经验。在利用大数据进行计算机辅助诊断和预测、生物医学图像分析、数字病理和人工智能领域做出了重大贡献。他曾在MICCAI等国际大会中获得2015年青年科学家最佳论文奖等奖项,近年来已在Nature Machine Intelligence、Nature Medicine等国际期刊和CVPR、MICCAI等会议论文集上发表科研论文一百余篇,引用达1万次。
杨林博士曾担任第四届至第八届高性能计算研讨会、IEEE医药与生物工程学会(BMES)等多个会议的领导职务,是Journal of Pathology InformaticsBMC Bioinformatics的副编辑及IEEE、BMES、EMBS、ESPS、MICCAI、IEEE计算机学会的专业会员。
本课题组长期从事医学图像分析、图像信息学、计算机辅助诊断、数据挖掘、机器学习、计算机视觉、云计算和大数据等领域的研究。


代表论文
1.?X. Shi, F. Xing, Z. Zhang, M. Sapkota, Z. Guo, and L.Yang, “A scalable optimization mechanism for pairwise based discrete hashing”, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 30, pp. 1130–1142, 2020.
2.?Xiaoshuang Shi,Zhenhua Guo,Fuyong Xing,Yun Liang,?Lin Yang, “Anchor-based self-ensembling for semi-supervised deep pairwise hashing”,International Journal of Computer Vision, pp. 1-18, 2020.
3.?H. Li, X. Han, Y. Kang, X. Shi, M. Yan, Z. Tong, Q. Bu, L. Cui, J. Feng, and L. Yang, “A novel loss calibration strategy for object detection networks training on sparsely annotated pathological datasets”, in International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention(MICCAI). Springer, pp. 320–329, 2020.
4.?X. Shi, F. Xing, Y. Xie, Z. Zhang, L. Cui, and L. Yang, “Loss-based attention for deep multiple instance learning”, in Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol.34, No.04, pp. 5742–5749, 2020.
5.?P. Chen, J. Cai, and L.Yang,“Chromosome segmentation via data simulation and shape learning”, in 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC).IEEE, pp. 1637–1640, 2020.
6.?X Shi, H Su, F Xing, Y Liang, G Qu, L Yang,“Graph temporal ensembling based semi-supervised convolutional neural network with noisy labels for histopathology image analysis”, Medical Image Analysis, 2020.
7.?Zizhao Zhang, Pingjun Chen, Mason McGough, Fuyong Xing, Chunbao Wang, Marilyn Bui, Yuanpu Xie, Manish Sapkota, Lei Cui, Jasreman Dhillon, Nazeel Ahmad, Farah K. Khalil, Shohreh I. Dickinson, Xiaoshuang Shi, Fujun Liu, Hai Su, Jinzheng Cai,?Lin Yang, “Pathology-level interpretable whole-slide cancer diagnosis with deep learning”, Accepted to?Nature Machine Intelligence, Vol.1, pp.236-245, 2019.
8.?Jinzheng Cai,?Zizhao Zhang,?Lei Cui,?Yefeng Zheng,?Lin Yang,?“Towards cross-modal organ translation and segmentation: A cycle- and shape-consistent generative adversarial network”,?Medical Image Analysis, Vol.52, pp.174-184, 2019.
9.?Hai Su,?Lin Yang, “Local and global consistency regularized mean teacher for semi-supervised nuclei classification”,?International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI),?2019.
10.Zizhao Zhang, Pingjun Chen, Xiaoshuang Shi,?Lin Yang, “Text-guided neural network training to recognize images in nature scene and medicine”, Accepted to?IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2019.
11.Manish Sapkota, Xiaoshuang Shi, Fuyong Xing,?Lin Yang,?“Deep Convolutional Hashing for Low Dimensional Binary Embedding of Histopathological Images”,?IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics,Vol.23,No.2, pp. 805-816, 2019.
12.?Zizhao Zhang, Fuyong Xing, Xiaoshuang Shi,?Lin Yang, “Revisiting Graph Construction for Fast Image Segmentation”,?Pattern Recognition (PR), 2018.
13.?Zizhao Zhang*, Yuanpu Xie*,?Lin Yang, “Photographic Text-to-Image Synthesis with a Hierarchically-nested Adversarial Network”,?International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.6199-6208, 2018, Spotlight (~8%) * indicates equal contribution.
14.?Zizhao Zhang, Yuanpu, Xie, Fuyong Xing, Mason Mcgough,?Lin Yang, “MDNet: A Semantically and Visually Interpretable Medical Image Diagnosis Network”,?IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 oral (2.7% acceptance rate)
15.?Yuanpu Xie, Zizhao Zhang, Manish Sapkota,?Lin Yang, "Spatial Clockwork Recurrent Neural Network for Muscle Perimysium Segmentation", Accepted to?The 19th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI),?2016.
16.?Fuyong Xing,?Lin Yang, “An automatic learning-based framework for robust nucleus segmentation”, IEEE Transaction on Medical Imaging, Vol.35, No.2, pp. 550-566, 2016.
17.?Lin Yang, Xin Qi, Fuyong Xing, Tahsin Kurc, Joel Saltz, David J. Foran, “Parallel Content Based Sub-image Retrieval Using Hierarchical Searching”,?Bioinformatics, Vol.30, No.7, pp. 996-1002, 2014.
18.?Nicolas Wein, Adeline Vulin, Maria Sofia Falzarano, Christina Al-Khalili Szigyarto, Baijayanta Maiti, Andrew Findlay, Kristin H. Heller, Mathias Uhlen, Baskar Bakthavachalu, Sonia Messina, Giuseppe Vita, Chiara Passarelli, Francesca Gualandi, Steve D. Wilton, Louise Rodino-Klapec,?Lin Yang, Diane M. Dunn, Daniel Schoenberg, Robert B. Weiss, Michael T. Howard, Alessandra Ferlini, Kevin M. Flanigan, "A novel DMD IRES results in a functional N-truncated dystrophin, providing a potential route to therapy for patients with 5’ mutations", Nature Medicine, Vol.20, No.9, pp. 992-1000, 2014.


联系方式电子邮箱:yanglin@westlake.edu.cn
课题组现提供计算机、生物医学及相关专业的博士后、博士和科研助理等多个职位。欢迎对本课题组研究方向感兴趣的人员加入!






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